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ごとにグループ化され、以前の非欠損値、とパンダのデータが欠落して入力します。私は、以前の非NANと各NAN「X」を置換したい私はこのようなパンダのデータフレームを扱っていますキー
id x
0 1 10
1 1 20
2 2 100
3 2 200
4 1 NaN
5 2 NaN
6 1 300
7 1 NaN
「X」と同じ「ID」値を持つ行から:
id x
0 1 10
1 1 20
2 2 100
3 2 200
4 1 20
5 2 200
6 1 300
7 1 300
は手動で行をループせずにこれを行うには、いくつかの巧みな方法はありますか?
'ffill' オプションは、私は必要なものです。ありがとう! – ChrisB
また、 'df ['x'] = df.groupby( 'id')。fillna(method = 'ffill')'を実行すると、少し単純な構文で同じ結果を得ることができます。 – Zhang18
@ Zhang18:改善をありがとう。 'df.groupby(['id']).ffill()'も動作します。 – unutbu